import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Stack;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: ling
 * Date: 2022-05-30
 * Time: 22:34
 */
public class Test {

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {9, 1, 2, 5, 7, 4, 8, 6, 3, 5};
        InsertSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
        arr = new int[]{9, 1, 2, 5, 7, 4, 8, 6, 3, 5};
        shellSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
        arr = new int[]{9, 1, 2, 5, 7, 4, 8, 6, 3, 5};
        selectSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
        arr = new int[]{0, 1, 2};
        heapSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
        arr = new int[]{9, 1, 2, 5, 7, 4, 8, 6, 3, 5};
        bubble(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
        arr = new int[10000];
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            arr[i] = i;
        }
        quickSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
        arr = new int[10000];
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            arr[i] = i;
        }
        quickSortNor(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
        arr = new int[]{9, 1, 2, 5, 7, 4, 8, 6, 3, 5};
        mergeSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
        arr = new int[]{9, 1, 2, 5, 7, 4, 8, 6, 3, 5};
        mergeSortNor(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
        arr = new int[]{9, 1, 2, 5, 7, 4, 8, 6, 3, 5};
        CountSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }

    /**
     * 直接插入排序
     * 时间复杂度O（n^2）
     * 最坏情况下为O（n^2）
     * 【直接插入排序的使用场景是：当数据量小，并且已经趋于有序时使用直接插入排序】
     * 【数据越有序越快】
     * 空间复杂度O（1）
     * 稳定性：稳定
     *
     * @param arr
     */
    public static void InsertSort(int[] arr) {
        int len = arr.length;
        int j = 0;
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            int temp = arr[i];
            for (j = i - 1; j >= 0; j--) {
                if (temp < arr[j]) {
                    arr[j + 1] = arr[j];
                } else {
                    break;
                }
            }
            arr[j + 1] = temp;
        }
    }

    /**
     * 希尔排序
     * 【采用分组，组内插入排序】gap>1都是预排序
     * 稳定性：不稳定
     * 时间复杂度：O（n*logn）取决于你的增量序列的设定，这个是参考：O（n^1.3）-O（n^1.5）
     * 空间复杂度O（1）
     *
     * @param arr
     * @param gap
     */
    public static void shell(int[] arr, int gap) {
        int len = arr.length;
        for (int i = gap; i < len; i++) {
            int j = i - gap;
            int tmp = arr[i];
            for (; j >= 0; j -= gap) {
                if (tmp < arr[j]) {
                    arr[j + gap] = arr[j];
                } else {
                    break;
                }
            }
            arr[j + gap] = tmp;
        }
    }

    public static void shellSort(int[] arr) {
        int grap = arr.length;
        while (grap > 1) {
            shell(arr, grap);
            grap = grap / 2;
        }
        shell(arr, 1);
    }

    /**
     * 选择排序
     * 稳点性：不稳定
     * 时间复杂度O(n^2)（不管有序还是无序）
     * 空间复杂度O（1）
     *
     * @param arr
     */
    public static void selectSort(int[] arr) {
        int len = arr.length;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < len; j++) {
                if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(arr, minIndex, i);
        }
    }

    public static void swap(int[] arr, int i, int j) {
        if (i < 0 || j < 0) {
            return;
        }
        int tmp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = tmp;
    }

    /**
     * 堆排序
     * 时间复杂度O（n*logn）(不管有序或无序)
     * 空间复杂度O（1）
     * 稳定性：不稳定
     *稳定举例：[3,5,3,4,6,4]
     * @param arr
     * @param parent
     * @param len
     */
    public static void heapAdjust(int[] arr, int parent, int len) {
        int child = parent * 2 + 1;
        while (child < len) {
            if (child + 1 < len && arr[child] < arr[child + 1]) {
                child++;
            }
            if (arr[parent] < arr[child]) {
                swap(arr, parent, child);
            } else {
                break;
            }
            parent = child;
            child = parent * 2 + 1;
        }
    }

    public static void heapSort(int[] arr) {
        int len = arr.length;
        for (int i = (len - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--) {
            heapAdjust(arr, i, len);
        }
        for (int i = len - 1; i >= 0; i--) {
            swap(arr, 0, i);
            heapAdjust(arr, 0, i);
        }
    }

    public static void bubble(int[] arr) {
        int len = arr.length;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            boolean flag = false;
            for (int j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    swap(arr, j, j + 1);
                    flag = true;
                }
            }
            if (flag == false) {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 前后指针法（快排的partition求法）
     *
     * @param arr
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partitionPointer(int[] arr, int left, int right) {
        int d = left + 1;
        int pivot = arr[left];
        for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
            if (arr[i] < pivot) {
                swap(arr, i, d);
                d++;
            }
        }
        swap(arr, d - 1, left);
        return d - 1;
    }

    /**
     * 挖坑法（快排的partition求法）
     *
     * @param arr
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partitionHole(int[] arr, int left, int right) {
        int i = left;
        int j = right;
        int privot = arr[left];
        while (i < j) {
            while (i < j && arr[j] >= privot) {
                j--;
            }
            arr[i] = arr[j];
            while (i < j && arr[i] <= privot) {
                i++;
            }
            arr[j] = arr[i];
        }
        arr[j] = privot;
        return i;
    }

    /**
     * Hore法（快排的partition求法）
     *
     * @param arr
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partitionHore(int[] arr, int left, int right) {
        int i = left;
        int j = right;
        int privot = arr[left];
        while (i < j) {
            while (i < j && arr[j] >= privot) {
                j--;
            }
            while (i < j && arr[i] <= privot) {
                i++;
            }
            swap(arr, i, j);
        }
        swap(arr, i, left);
        return i;
    }

    /**
     * 快排的第一种优化，区间法（当小于指定的区间时，直接用直接插入排序）
     *
     * @param arr
     * @param low
     * @param end
     */
    private static void insertSortRange(int[] arr, int low, int end) {
        for (int i = low + 1; i <= end; i++) {
            int tmp = arr[i];
            int j = i - 1;
            for (; j >= low; j--) {
                if (arr[j] > tmp) {
                    arr[j + 1] = arr[j];
                } else {
                    break;
                }
            }
            arr[j + 1] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 快排的第二种方法（三数取中法）
     */
    private static int midOfThree(int[] arr, int left, int right) {
        if (left > right) {
            return -1;
        }
        int mid = left + ((right - left) >>> 1);
        if (arr[left] < arr[right]) {
            if (arr[mid] < arr[left]) {
                return left;
            } else if (arr[mid] > arr[right]) {
                return right;
            } else {
                return mid;
            }
        } else {
            if (arr[mid] < arr[right]) {
                return right;
            } else if (arr[mid] > arr[left]) {
                return left;
            } else {
                return mid;
            }
        }
    }

    /**
     * 快速排序
     * 时间复杂度：（如果没有优化最好情况下）O(nlog2n)
     * 空间复杂度：O(log2n)
     */
    private static void quick(int[] arr, int left, int right) {
        if (left >= right)
            return;
//        if(right-left+1<=70000){//每次递归，数据都是在慢慢趋于有序，当数据量少且趋于有序时，我们可以使用直接插入排序进行优化
//            insertSortRange(arr,left,right);//快排的第一种优化，当小于某个区间时，直接使用插入排序
//            return;
//        }
        int index = midOfThree(arr, left, right);//快速排序的第二种优化，三数取中法
        swap(arr, left, index);
        int pivot = partitionPointer(arr, left, right);
        quick(arr, left, pivot - 1);
        quick(arr, pivot + 1, right);
    }

    public static void quickSort(int[] arr) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        quick(arr, 0, arr.length - 1);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("快速排序：" + (endTime - startTime));
    }

    /**
     * 快速排序非递归
     * 事实证明：非递归也可用三数取中
     * 时间复杂度：最好情况下O(nlog2n)
     * 空间复杂度：O(log2n)
     */
    public static void quickSortNor(int[] arr) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        int left = 0;
        int right = arr.length - 1;
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        stack.push(left);
        stack.push(right);
        while (!stack.isEmpty()) {
            right = stack.pop();
            left = stack.pop();
            int index = midOfThree(arr, left, right);
            swap(arr, left, index);
            int pivot = partitionHole(arr, left, right);
            if (left + 1 < pivot) {
                stack.push(left);
                stack.push(pivot - 1);
            }
            if (pivot + 1 < right) {
                stack.push(pivot + 1);
                stack.push(right);
            }
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("快速排序非递归：" + (endTime - startTime));
    }


    /**
     * 归并排序
     * 稳定性：稳定
     * 时间复杂度：O（n*log2n）
     * 空间复杂度：O（n）
     */
    public static void mergeSort(int[] arr) {
        mergeSort(arr, 0, arr.length - 1);
    }

    private static void mergeSort(int[] arr, int left, int right) {
        if (left >= right) {
            return;
        }
        int mid = left + ((right - left) >>> 1);
        mergeSort(arr, left, mid);
        mergeSort(arr, mid + 1, right);
        merge(arr, left, mid, right);//将[left,mid],[mid+1,right]合并
    }

    /**
     * 将[left,mid],[mid+1,right]合并
     *
     * @param arr
     * @param left
     * @param mid
     * @param right
     */
    private static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid + 1;
        int e2 = right;
        int[] tmp = new int[right - left + 1];
        int k = 0;
        while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {
            if (arr[s1] < arr[s2]) {
                tmp[k++] = arr[s1++];
            } else {
                tmp[k++] = arr[s2++];
            }
        }
        while (s1 <= e1) {
            tmp[k++] = arr[s1++];
        }
        while (s2 <= e2) {
            tmp[k++] = arr[s2++];
        }
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            arr[i + left] = tmp[i];
        }
    }

    /**
     * 归并排序（非递归）
     * * 稳定性：稳定
     * * 时间复杂度：O（n*log2n）
     * * 空间复杂度：O（n）
     */
    public static void mergeSortNor(int[] arr) {
        int gap = 1;
        int len = arr.length;
        while (gap < len) {
            for (int i = 0; i < len; i += gap * 2) {
                int left = i;
                int mid = left + gap - 1;
                if (mid >= len) {
                    mid = len - 1;
                }
                int right = mid + gap;
                if (right >= len) {
                    right = len - 1;
                }
                merge(arr, left, mid, right);
            }
            gap *= 2;
        }
    }

    /**
     * 计数排序：
     * 时间复杂度：O(范围+N)
     * 空间复杂度：O(范围)
     * 计数排序和当前数据给定的范围是有关系的。
     * int range = maxVal-minVal+1;
     * 集中的就好点；  0-100-》10
     * 稳定性：
     *
     * @param
     */
    public static void CountSort(int[] array) {
        //1、获取最大值和最小值
        int maxVal = array[0];
        int minVal = array[0];
        //O(N)
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if (array[i] < minVal) {
                minVal = array[i];
            }
            if (array[i] > maxVal) {
                maxVal = array[i];
            }
        }
        //2、开始计数
        int range = maxVal - minVal + 1;
        int[] count = new int[range];
        //O(N)
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            count[array[i] - minVal]++;
        }
        //3、遍历这个计数数组，把数据放回array
        //O(范围 + n), 某一次 可能是n次
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while (count[i] > 0) {
                array[index++] = i + minVal;
                count[i]--;
            }
        }
    }

}
